DTS et le Data Warehouse

L’une des principales utilisations
de la DDQ task est une solution de
dimensions qui changent lentement
dans un environnement data warehouse.
La DDQ task peut examiner
les données extraites d’un système
source et décider, à  l’exécution, de
l’action à  conduire sur le système de
destination d’après l’entrée.
L’expression dimensions qui changent
lentement fait référence aux divers
changements que les attributs
des dimensions subissent peu fréquemment,
par rapport aux changements
qui touchent les mesures de
la table de faits. Comme exemples
d’attributs de dimension susceptibles
de changer lentement, on
peut citer : un nom de société, le superviseur d’un employé, ou le
volume du conditionnement d’un
produit. Pour plus d’informations
sur les aspects théoriques des dimensions
qui changent lentement,
voir deux ouvrages dont Ralph
Kimball est co-auteur : The Data
Warehouse Toolkit (Wiley, 2002) et
The Data Warehouse Lifecycle
Toolkit (Wiley, 1998).

Il n’est pas question pour moi
dans cet article de couvrir entièrement
les aspects théoriques des dimensions
qui changent lentement.
J’examinerai plutôt leur côté technique
et pratique et expliquerai la
DDQ task et quelques autres fonctions
DTS de SQL Server 2000. Je
suppose que les sujets suivants vous
sont familiers : la création de packages
DTS, la Transform Data task,
les éléments de flux de DTS, les
transformations de base d’ActiveX,
l’objet ADO Recordset, les scripts
VB (Visual Basic), et l’écriture de
procédures stockées et de requêtes
T-SQL.